AI在围棋对弈、医学研发等复杂领域中，屡次展现出超越人类的能力，但在简单的日常任务上，机器仍面对挑战。为了解决该难题，专注于基盘模型和学习算法开发的公司Physical Intelligence，经过8个月的研究，推出一项泛用机器人基盘模型“π0”，目标是支持多种任务的机器人操作需求。这次他们就示范了利用机器人来折叠衣服、执拾台面、组装箱子。
Physical Intelligence表示，π0是实现“人工物理知能（Artificial Physical Intelligence）”的首步，未来期望能如同现行大型语言模型（LLM）及聊天机器人助理般，让机器人具备解决任意日常任务的能力。通过π0，用户将可要求机器人完成不同的指令任务。
π0的设计理念不同于一般LLM，除了基于文本及图像数据的学习外，还加入机器人操作的实体体验训练。该模型可通过特有的新架构直接输出动作指令，进而使机器人获得一定程度的“物理知性”，更能有效应对多样化的物理性操作需求。在展示视频中，π0已展现多项家务工作的能力，包括打开洗衣机门、取出并折叠衣物，整理餐桌，甚至计量并研磨咖啡豆，以及组装箱子等任务。
这款π0原型模型经由开源数据集与来自8款不同机器人的数据训练而成，涵盖了多样化的操作任务。其训练数据选用了广泛的物理互动数据，而非特定用途，目的是赋予模型广泛的物理知识基础，借此奠定物理知能的第一步。
Physical Intelligence认为，要真正实现这项技术的潜力，需要结合整个机器人社交媒体的力量，并透露已经与多家企业和研究机构展开合作，期望能通过社交媒体力量推动π0模型的进一步发展。
数据源：Physical Intelligence
